Kim, Myung-Ki;Park, Jeong-Won;Choi, Jung-Hyun;Jung, Hyung-Sup
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.368-371
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2006
A coastline is the boundary between land and ocean masses. Knowledge of coastline is essential for autonomous navigation, geographical exploration, coastal erosion monitoring and modelling, water line change, etc. Many methods have been researched to extract coastlines from the synthetic aperture radar (SAR) and optic images. Most methods were based on the intensity contrast between land and sea regions. However, in these methods, a coastline detection task was very difficult because of insufficient intensity contrast and the ambiguity in distinguishing coastline from other object line. In this paper, we propose an efficient method for the delineation of coastline using interferometric coherence values estimated from ERS tandem pair. The proposed method uses the facts that a tandem pair of ERS is acquired from a time interval of an accurate day and that the coherent and incoherent values in coherence map are land and water, respectively. The coherence map was generated from ERS tandem pair, filtered by MAP filter, and divided into land and water by the determination of threshold value that is based on the bimodality of the histogram. Finally, a coastline was detected by delineating the boundary pixels. There was a good visual match between the detected coastline and the manually contoured line. The interferometric coherence map will be helpful to identify land and water regions easily, and can be used to many applications that are related with a coastline.
지구 온난화와 이로 인한 해수면의 상승은 명백히 전 지구적으로 일어나고 있는 변화이며 해안선의 변화 또한 동반되고 있다. 해안선은 해수면의 상승뿐만 아니라 인위적인 활동에 의해서도 변화할 수 있으나 지구온난화에 의한 해안선 변화의 파악은 지구 온난화의 진행을 파악할 수 있는 지표로써 활용이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 자동으로 해안선을 추출 및 변화를 파악하는 데에 있다. 본 연구에서는 자동으로 해안선을 추출하기 위해서 수분지수를 활용하여 물과 육지의 대조를 극대화하였으며, 해안선의 자동 추출이 용이하도록 하였다. 수분지수로 변환된 영상에서 자동으로 물과 육지를 분할하기 위하여 적정 임계값을 자동으로 찾을 수 있도록 영상처리 기법을 적용하였고, 경계선 검출 알고리즘을 통하여 해안선을 추출하였으며 추출된 해안선으로 변화를 탐지하는 방법론을 제시하고자 하였다. 자동으로 물과 육지를 분할하고 경계선을 찾는 영상처리 기법은 다른 자료의 도움 없이 LANDSAT 영상만을 이용하여 적용될 수 있으며 추출된 해안선 또한 기준자료로 이용된 NLCD(National Land Cover Database) 자료와의 비교를 통해 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 지구 온난화의 지표로써의 활용 가치를 확인하기 위해 연구 대상지역을 지층의 온도가 연중 $0^{\circ}C$ 이하로 항상 얼어 있는 영구동토로 선정하여 영구동토의 해빙으로 인한 해안선 변화를 정량적으로 확인할 수 있었으며 해안선의 변화가 가속화한다는 사실을 확인할 수 있었다.
최근 국토의 이용 관리측면에서 해안에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 급속히 추진되어 온 다양한 연안 개발은 직간접적으로 해안선의 변화를 발생시켜 환경 문제뿐만 아니라 해안을 생활권으로 하고 있는 주민들의 생존권을 위협하는 문제를 발생시키기도 한다. CORONA 영상은 1960년대 미국에서 운행한 첩보위성영상으로, 높은 해상도의 과거 해안선 정보를 제공한다. 본 논문에서는 파노라믹 방식으로 촬영된 CORONA 위성영상에 엄밀기하보정 알고리즘을 적용하여 20m의 정확도로 1969년 동해안지역의 모자이크 영상을 제작하였다. 이를 2005년 SPOT 위성영상과 비교하여 36년 동안 발생한 해안선의 변화를 추출하였다. 추출된 해안선을 분석한 결과 일부 지역에서 상당한 크기의 해안선 침식과 퇴적이 발생한 것을 확인할 수 있었으며 고성에서 강릉까지 $0.32km^2$의 면적이 침식된 것으로 조사되었다. 조사결과는 향후 해안선 변화를 연구하는데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 소형 무인항공기를 이용하여 해안 지형을 항공촬영 한 연구결과를 바탕으로 해안선 추출 및 변화량을 분석하였다. 해안지역의 경우 해양-육지간의 지속적인 상호작용으로 변화속도가 매우 빠르고, 연구자의 직접적인 관찰이 제한되는 경우가 많아 원격탐사 자료를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전통적인 원격탐사 방법은 시공간의 제약, 높은 운용비용 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 이에 새로운 원격탐사 플랫폼인 무인항공기를 이용하여 해안선을 추출하였다. 촬영된 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 해안선을 추출하였고, 조위차에 따른 해안선의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 활용한 소형 무인항공기와 소형 디지털 카메라는 기존 원격탐사 플랫폼과 비교하여 경제성에서 장점이 있다. 최근 무인항공기는 여러 분야에서 다양한 목적으로 연구가 진행되고 있는 바, 지리학 분야에서도 공간정보 구축의 플랫폼으로서 지역연구 등 다양한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Since land pixels often generate false alarms in ship detection using Synthetic Aperture Radar (SAR), land masking is a necessary step which can be processed by a land area map or water database. However, due to the continuous coastline changes caused by newport, bridge, etc., an updated data should be considered to mask either the land or the oceanic part of SAR. Furthermore, coastal concrete facilities make noise signals, mainly caused by side lobe effect. In this paper, we propose two methods. One is a semi-automatic water body data generation method that consists of terrain correction, thresholding, and median filter. Another is a dynamic land masking method based on water database. Based on water database, it uses a breadth-first search algorithm to find and mask noise signals from coastal concrete facilities. We verified our methods using Sentinel-1 SAR data. The result shows that proposed methods remove maximum 84.42% of false alarms.
Currently, looking at the field of producing national coastlines, the lengths of coastlines are inaccurate due to the vague definition of dividing coastline boundaries and insufficient observation data. The level of accuracy and reliability of previous data are also in the very low. This paper used aerial photographs with certain intervals to monitor the change in coastal areas of Songjeong, Haeundae, Kwanganri, Songdo and Dadaepo. The local area subjected for this research was limited to areas near Busan. Launching quantitative/time series analyses on the change of coastal areas using aortal photographs, satellite image data and RTK-GPS surveys. And developing an automatic edge detection program to extract coastlines, suggesting the performance of the program and analyzing the efficiency of the program.
연안지역에서 주로 발생되는 해안의 침식 및 퇴적현상은 하구폐쇄, 하구사주, 연안사주의 발달 및 해안선변형 등과 같은 여러 가지 형태로 나타난다 최근 연안 개발로 인하여 이러한 변형이 심각한 수준에 이르렀다. 해안의 변화는 장기간 서서히 진행되므로 원인규명 및 대책제시에 관한 오랜 연구가 필요하다. 본 연구에서는 장기간에 진행된 지형변화량을 분석하기 위해서 1940년대부터 1990년대까지 10년 주기로 정사항공사진을 제작하여 분석하였다. 본 연구에서 정확한 해안선 변화량을 산정하기 위하여 기준점 및 GCP(Ground Control Point)를 실측하여 정사항공사진을 제작하였다. 이를 바탕으로 임야도와 지적도를 사용하여 조위를 고려하지 않았을 경우의 해안선 변화량을 산정하였다. 또한 검조소의 조위자료를 이용하여 항공촬영 시점의 조위를 계산 보정하고 지형 측량과 수심측량을 병행하여 조위를 고려한 지형 변화량을 분석하였다 본 연구결과, 정사항공사진을 이용하여 해안의 침식이적 경향을 정량적으로 분석하고자 할 경우. 조위를 고려한 정사항공사진 분석기법이 효과적임을 알 수 있었다. 향후 장기간 지형자료가 미흡한 지역은 정사항공사진을 이용하여 분석함으로써 연안통합관리시스템의 정보 제공에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
연안의 무분별한 개발에 따른 후유증으로 침식(또는 퇴적) 현상은 심각한 수준에 이르렀다. 해안선 변화는 광범위한 지역을 대상으로 장기간 서서히 진행되어 원인규명 및 대책제시에 오랜 연구가 필요하다. 특히 기후온난화 결과로 향후 1백년 내에 전체 지구해수면이 평균 $19{\sim}35cm$ 상승할 것으로 예상되어 연안환경변화에 대비 지속적인 해안선 변화에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 정사항공사진과 해양조사측량 자료를 이용하여 해안 침식과 퇴적 경향을 정량적으로 분석하고 해안선변화에 따라 발생하는 포락지 발생여부를 판정할 수 있었다. 이를 위해, 약 10년 주기로 정사항공사진을 제작하고 토지임야도를 중첩시켜 조위를 고려하였을 때와 고려하지 않았을 때의 침식 및 퇴적량을 산출하였다. 본 연구결과, 장기해안선 변화탐지에 정사항공사진기법과 해양조사 측량을 이용하는 것이 침식 및 퇴적, 인공매립 등의 유효한 변화탐지 기법임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 1967년부터 약 50년에 걸친 기간에 대하여 항공사진과 위성영상을 이용하여 진하해수욕장의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선은 보정을 거친 영상으로부터 wet/dry 기법에 의해 추출하였고, DSAS에 의해 통계적으로 분석되었다. 그 결과, 1992년까지 회야강의 하구폐색이 심각하였으며, 이로 인해 북측 해안선의 침식이 진행되어왔다. 이후 하구폐색은 도류제 완공과 함께 완화되는 듯하였으나 하구에서 외해로 벗어난 지역에 토사의 퇴적은 계속되고 있으며, 북측 해안선의 침식현상은 완화됨에 반해 남측 해안선의 침식이 급속히 진행되고 있다. 따라서 본 연구지역의 경우 도류제건설과 준설 및 양빈만으로는 변화하는 해안선의 적절한 관리대책이 되지 못 할 것으로 판단된다. 향후 지속가능한 해안의 관리를 위해서는 해양환경뿐만 아니라 해안선 변화에 영향을 미칠 수 있는 유역하천의 유사유출 요인을 고려하여 근본적인 관리방안의 수립이 필요할 것으로 생각된다.
해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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